AIアシスタントが変える金融の未来
現代の金融業界は、デジタルトランスフォーメーション（DX）の大きな波に直面しており
2023年以降、生成AI（Generative AI）の急速な普及により、業務の効率化や顧客体験の革新が一気に進んでいます。
そんな中、三井住友フィナンシャルグループ（SMBCグループ）は、いち早く独自のAIアシスタント「SMBC-GAI」を開発・導入しました。
このツールは、単なるチャットボットにとどまらず、従業員の業務を支えるセキュアな生成AIプラットフォームとして設計されています。
本記事では、SMBC-GAIを中心に、導入前の背景からその技術、効果、そして将来の展望までを詳しくご紹介します。
背景・課題（導入前の状況と課題）
SMBCグループは、デジタル化の進展とともに、金融業界の変革に直面してきました。
生成AIの台頭がもたらした新たな可能性と課題の中で、独自のAIアシスタント「SMBC-GAI」の開発に至った背景には、従来のDXの取り組みと、セキュリティや業務効率をめぐる課題がありました。
SMBCグループのDX推進の歴史
SMBCグループは、2010年代後半からデジタルトランスフォーメーション（DX）に積極的に取り組んできました。
2016年にはITイノベーション推進部を設置し、FinTechの台頭やGAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）の影響に対抗するため、データサイエンスや機械学習の活用を強化しました。
たとえば、2019年にはAutoML（自動機械学習）を導入し、データサイエンティスト不足を補いながら、機械学習モデルの開発を加速させ従来年間5モデルだった開発数が10モデルに倍増し、DXの基盤を築いてきました。
生成AI普及による新たな課題
2023年にChatGPTのような生成AIが爆発的に普及すると、新たな課題が浮上しました。
金融業界では情報セキュリティが厳格に求められるため、外部のAIツールを使うと機密漏洩のリスクが生じ、利用が制限されていました。社内では、法人営業の提案書作成に平均3時間かかり、コンプライアンスチェックは手作業中心でエラーが多発していました。
さらに、労働人口の減少による人材不足も深刻化し、2023年の社内アンケートでは「AI活用の遅れが生産性を阻害している」との声が7割を超えました。
SMBC-GAIの着想
こうした業務効率の停滞と生成AIの社外利用制限が重なる中、SMBCグループの経営層は深刻な危機感を抱きました。
きっかけとなったのは、2023年春の社内戦略会議です。
外部コンサルタントのレポートで、「FinTech企業やテックジャイアントがAIを活用し、融資審査を数分で完了させる一方、伝統的銀行は数日かかる」という比較データが示されました。
また、米国の調査機関Gartnerの予測では、「2025年までにAI未活用の銀行の30%が市場シェアを失う」との指摘が飛び交い、社内外で「銀行不要論」の議論が沸騰しました。
たとえば、RevolutやChimeのようなデジタルバンクが、AIチャットで24時間顧客対応を実現し、運用コストを従来の半分に抑えている事例が、次々と共有されました。
これに対し、SMBCグループの従来型業務では、AIの遅れが顧客離れを招き、将来的に「銀行不要の時代」に取り残されるリスクが明確になりました。この危機感から、経営陣は「自社で生成AIを掌握する」方針を即座に決定。外部依存を避け、SMBCグループ独自のAIツール開発を急ぎました。
そこで生まれたのが「SMBC-GAI」です。
Azure OpenAI Serviceを基盤に、SMBCグループのプライベートクラウドで動作するセキュアなアシスタントとして設計されました。SMBC-GAIは全従業員を対象に、DX文化の変革を目指すツールとして開発され、セキュリティと迅速な導入を両立させることで課題解決に挑みました。
採用技術・アプローチ（導入したAI技術／アプローチの詳細）
SMBC-GAIは、SMBCグループの業務効率化とDXを加速させるための先進的なAIアシスタントです。その基盤には、最新の生成AI技術と金融業界特有のニーズを融合させた独自のアプローチがあります。
セキュリティ、精度、使いやすさを追求し、従業員が信頼して活用できるツールとして設計されました。
技術基盤
SMBC-GAIは、MicrosoftのAzure OpenAI Serviceを基盤に構築されています。このサービスを活用し、GPTシリーズの自然言語処理能力を金融業務に特化してカスタマイズしました。プロンプトエンジニアリングを駆使することで、SMBC-GAIは「正確性」「機密性」「業務適合性」を優先した出力を実現しています。
たとえば、法人融資の提案書作成では、顧客データを入力すると、規制に準拠したリスク評価を自動的に組み込んだドラフトを生成します。これにより、従業員の作業負担が大幅に軽減されます。
セキュリティと精度
SMBC-GAIの最大の特徴は、セキュリティを徹底した設計です。SMBCグループのプライベートクラウド上で動作し、データが社外に流出することはありません。暗号化プロトコル（TLS 1.3）やアクセス制御（RBAC：役割ベースのアクセス制御）を採用し、従業員認証を多要素化しています。
また、生成AIの課題であるハルシネーション（事実誤認）を防ぐため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を導入しました。社内のナレッジベース（コンプライアンスマニュアルや過去事例データベース）をリアルタイムで参照し、出力の精度を95%以上に高めています。
業務特化モジュール
SMBC-GAIは、複数の業務特化モジュールを備えています。
主な機能として、テキスト生成（提案書やメールのドラフト作成）、要約（会議議事録の自動化）、コード生成（内部スクリプト作成）があります。これらは金融ドメインの知識でファインチューニングされており、たとえば為替リスク分析では、Bloomberg APIと連携してリアルタイムデータを活用し、シナリオ予測を生成します。
2024年9月には、最新のGPT-4oモデルを統合し、応答速度を30%向上させました。これにより、従業員はより迅速に業務を進められます。
開発アプローチ
SMBC-GAIの開発は、アジャイル手法を採用し、わずか4ヶ月でリリースにこぎつけました。IT、業務、セキュリティ部門によるクロスファンクショナルチームを組成し、効率的な開発を進めました。社内ハッカソンでプロトタイプを検証し、従業員からのフィードバックを即座に反映しています。
UIは直感的なチャット形式で設計され、初心者でも「クエリ例テンプレート」を使って簡単に操作できます。
さらに、倫理的AIガバナンスとして、バイアス検知アルゴリズムを内蔵し、出力の公平性を監視しています。SMBC-GAIは、単なるツールではなく、業務知能を強化する「AIブレイン」として機能します。
導入プロセス・ステップ、効果・成果（導入による効果・実績）
SMBC-GAIの導入は、SMBCグループのDXを加速させるため、迅速かつ戦略的に進められました。短期間でのリリースを実現し、従業員の業務効率化や生産性向上に大きな成果を上げています。セキュリティを確保しながら全従業員への展開を成功させたこの取り組みは、SMBCグループの競争力を飛躍的に高めました。
導入プロセス
- 要件定義（1ヶ月）
SMBC-GAIの導入は、2023年3月のキックオフから始まりました。まず、IT企画部が主導して社内サーベイを実施し、営業支援、コンプライアンスチェック、データ分析など、優先すべき業務を特定しました。同時に、SMBC-GAIの安全な利用を確保するため、利用ガイドラインを策定しています。
具体的には出力の検証を義務付けたり、機密情報のクエリ入力を禁止したりするルールを明確にすることで従業員が安心してAIを活用できる基盤を整えました。
- プロトタイプ開発（1.5ヶ月）
Azure OpenAI Serviceを活用して最小実行可能製品（MVP）を構築しました。社内SNS「みどりの広場」でベータテストを告知し、500名以上の従業員が参加しました。テストを通じて寄せられたフィードバックをもとに、金融業務への特化をさらに強化しています。具体的な提案書作成のテンプレートを充実させたり、専門用語の正確性の向上に取り組みました。
- セキュリティ検証（0.5ヶ月）
セキュリティ面では、外部監査を実施し、ISO 27001に準拠していることを確認しました。SMBC-GAIのアクセスはVPNに限定し、データ保護を徹底しています。
- 全社ロールアウト
2023年7月、SMBC-GAIは約8万人の全従業員に展開されました。利用を促進するため、月次のトレーニングウェビナーを開催し、操作方法や活用事例を共有しています。
また、ダッシュボードで利用実績を可視化し、従業員のモチベーションを高めました。
この一連のプロセスにより、SMBC-GAIはSMBCグループのDX基盤として定着しました。
効果・実績
SMBC-GAIの導入により、顕著な効果が現れています。
- 業務効率化
提案書作成時間：平均3時間 → 30分（90%短縮）
法人営業部門：月間200時間の労働時間節約
- 品質向上
コンプライアンスチェックエラー率：40%低減
生産性向上率：25%（2024年内部調査）
- 利用実績
利用クエリ数：2023年末に100万件突破
トレーディング利益：為替変動予測により5%増（2024年）
- グローバル展開
シンガポールAIベンチャー：2025年設立（投資額50億円）
グローバル業務への適用開始
- 従業員満足度
AI活用意欲：導入前60% → 導入後90%（アンケート）
- コスト効果
ROI（投資収益率）：開発投資（推定数億円）に対し1年で150%超
SMBC-GAIは、従業員の創造性を引き出し、SMBCグループの競争力を大きく強化する存在となっています。
今後展望・応用可能性（将来展望／拡張可能性）
SMBC-GAIは、SMBCグループのDX戦略をさらに加速させ、国内外での金融イノベーションを牽引する存在です。
今後は、グループ内での活用深化に加え、顧客向けサービスやグローバル市場への展開、そして持続可能性への貢献を目指します。
グローバルDX戦略
SMBCグループは、2025年7月にシンガポールに新たなAIベンチャーを設立しました（投資総額800億円、SMBC-GAI関連は50億円）。このベンチャーは、Ahmed Mazhari氏をリーダーに、SMBC-GAIを基盤とした「エージェント型AIソリューション」を展開します。まず、SMBCグループ内の業務変革を推進し、次に外部企業向けにサービスを提供する「デュアルエンジンモデル」を採用しています。SMBC-GAIはグループ内外での影響力を拡大し、グローバルな金融DXの先駆者となることを目指します。
応用可能性
SMBC-GAIの技術は、多岐にわたる分野で応用が期待されています。まず、顧客向けサービスでは、パーソナライズド・バンキングの実現が目標です。SMBC-GAIを活用したAIチャットで、リアルタイムの融資相談を提供し、顧客満足度を20%向上させる見込みです。
また、グローバル展開では、多言語対応を強化し、アジア太平洋地域の貿易ファイナンスを自動化します。2026年には、ブロックチェーン技術と連携し、SMBC-GAIを「スマートコントラクト生成アシスタント」に進化させる計画です。さらに、ESG（環境・社会・ガバナンス）分野では、炭素排出予測モデルを生成し、気候変動リスク評価を高速化することで、グリーンファイナンスの拡大を支援します。
拡張戦略
SMBC-GAIの拡張可能性を支えるのは、オープンイノベーションと人材育成です。OpenAIとの提携を深化させ、最新モデルを継続的に更新することで、技術の最前線を維持します。社内では、AI人材育成プログラムを拡大し、2027年までに全従業員のAIリテラシーを100%達成する目標を掲げています。
また、倫理的AIガバナンスを強化し、バイアスやサイバー脅威への対策として、国際標準化されたフレームワークを導入します。SMBC-GAIは、SMBCグループを「AIネイティブ金融機関」へと導き、金融業界の未来を定義する存在となるでしょう。
まとめ・提言
SMBC-GAIは、導入前の課題である情報セキュリティの制約や業務負荷の増大を克服し、SMBCグループの業務を劇的に変革しました。2023年7月の全社展開から、提案書作成時間の短縮（3時間から30分）、コンプライアンスエラー40%減、生産性25%向上といった顕著な成果を達成しています。
2023年末には利用クエリ数が100万件を突破し、トレーディング利益の5%増に貢献しました。シンガポールでのAIベンチャー設立（2025年、投資50億円）により、グローバル展開も加速しています。SMBC-GAIは、従業員の創造性を解放し、SMBCグループを「AIネイティブ金融機関」へと導く基盤となりました。今後、顧客向けサービスやESG分野への応用を通じて、さらなる成長が期待されます。
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